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2022年国际声学、语音和信号处理会议(ICASSP)邀请其信号处理重大挑战(SPGC)计划的提案。ICASSP是IEEE信号处188asia理学会针对信号处理及其应用的旗舰会议。

自适应(即数据驱动)方法在过去几十年变得非常流行。在已有的技术中,经验模态分解在从非平稳信号中准确提取时频信息方面已被证明是非常有效的。

我在南加州大学(USC)获得博士学位,洛杉矶,加州。目前,我是一名副教授和信息系统技术和设计(ISTD),新加坡技术和设计大学(SUTD)的副主任。我一直在图像处理和计算机视觉领域积极研究。我的研究已经获得了14项美国专利,其中几项正在申请中。我的两项发明已经授权给了一些公司。

DSLW团队邀请您定期提交论文到2022年IEEE数据科学与学习研讨会(DSLW 2022),该研讨会由IEEE信号处理协会组织(由SPS数据科学倡议支持)。188asia研讨会旨在汇集学术界和工业界的研究人员,分享数据科学、学习理论和应用方面的最新和令人兴奋的进展。

DSLW团队邀请您定期提交论文到2022年IEEE数据科学与学习研讨会(DSLW 2022),该研讨会由IEEE信号处理协会组织(由SPS数据科学倡议支持)。188asia研讨会旨在汇集学术界和工业界的研究人员,分享数据科学、学习理论和应用方面的最新和令人兴奋的进展。

Satoshi Nakamura于1981年获得京都工业大学电子工程学士学位。他于1992年获得京都大学信息学博士学位。2000-2008年,他担任日本京都ATR口语交流研究实验室的系主任和主任。

本次网络研讨会将通过两个案例研究来展示深度学习如何解决之前的方法往往无法解决的沟通困难问题。第一部分将讨论一种新的迭代BP-CNN体系结构,用于相关噪声下的信道解码。该体系结构将训练有素的卷积神经网络(CNN)与标准的置信传播(BP)解码器连接起来。

我们研究了图像超分辨率(SR)的对偶问题,称之为图像紧致分辨率(CR)。对面老形象,不仅视觉上合理的高分辨率图像提供了一个低分辨率的输入,CR图像提供了一个高分辨率图像的低分辨率版本,这样低分辨率版本是视觉上赏心悦目和尽可能的信息相比,高分辨率的图像。

Selin Aviyente于1997年在伊斯坦布尔Bogazici大学以优异的成绩获得电气和电子工程学士学位。她分别于1999年和2002年获得密歇根大学安娜堡分校(University of Michigan, Ann Arbor)电气工程:系统专业的硕士和博士学位。她于2002年加入密歇根州立大学电子与计算机工程系,目前是该大学本科研究的教授和副主席。

面部表情是面部不同肌肉运动的组合。肌肉运动的局部特征在机器识别面部表情中起着重要作用。在本次网络研讨会中,主讲人将通过将注意力机制引入两个框架来探讨肌肉运动的局部特征。

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